读取excel数据并进行岭回归的matlab代码
时间: 2024-05-22 10:15:17 浏览: 16
以下是读取excel数据并进行岭回归的Matlab代码示例:
%读取数据
data = xlsread('data.xlsx');
%分离自变量和因变量
x = data(:,1:end-1);
y = data(:,end);
%岭回归
lambda = 0.1; %设置岭回归的参数
beta = ridge(y,x,lambda);
%输出结果
disp(beta); %输出岭回归系数
%绘制岭迹图
[B,STATS] = ridge(y,x,0:0.1:3);
figure;
plot(0:0.1:3,B','LineWidth',2);
xlabel('岭回归参数\lambda');
ylabel('岭回归系数');
title('岭迹图');
grid on;
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% 读取Excel数据
data = xlsread('data.xlsx');
X = data(:,1:end-1);
Y = data(:,end);
% Lasso回归
[B,FitInfo] = lasso(X,Y,'CV',10);
% 绘制交叉验证误差曲线
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','CV');
% 选择最佳正则化参数alpha
idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
coef = B(:,idxLambdaMinMSE);
lassoPlot(B,FitInfo,'PlotType','Lambda','XScale','log');
% 进行预测
X_test = [1,2,3,4,5]; % 假设有一个测试集
Y_test = X_test * coef + FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE);
% 打印结果
disp(['Coefficients: ',num2str(coef')]);
disp(['Intercept: ',num2str(FitInfo.Intercept(idxLambdaMinMSE))]);
disp(['Predicted Y: ',num2str(Y_test)]);
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以下是一个简单的matlab代码示例,用于读取Excel数据并进行主成分回归:
% 读取Excel数据
data = xlsread('filename.xlsx');
% 计算主成分
[coeff, score, latent] = pca(data);
% 选择前两个主成分
X = score(:,1:2);
% 进行线性回归
[B,~,~,~,stats] = regress(y,X);
% 输出结果
disp('回归系数:');
disp(B);
disp('回归统计信息:');
disp(stats);